치매 진단 9년 전부터 치매 예측 가능한 최초 검사법

런던 퀸메리대학교 연구진이 진단 전 최대 9년까지 정확도가 80% 이상인 치매를 예측하는 새로운 방법을 개발했습니다. 이 새로운 방법은 치매 진단에 일반적으로 사용되는 두 가지 방법인 기억력 테스트나 뇌 수축 측정보다 더 정확한 치매 예측을 제공합니다.

찰스 마샬(Charles Marshall) 교수가 이끄는 팀은 기능적 MRI(fMRI) 스캔을 분석하여 뇌의 기본 모드 네트워크(DMN)의 변화를 감지하는 예측 테스트를 개발했습니다. DMN은 뇌 영역을 연결하여 특정 인지 기능을 수행하며 알츠하이머의 영향을 받는 최초의 신경망입니다.

연구원들은 50만 명의 영국 참가자의 유전 및 의학 정보가 포함된 대규모 생물 의학 데이터베이스이자 연구 자원인 UK Biobank의 자원 봉사자 1,100명 이상에 대한 fMRI 스캔을 사용하여 뇌를 구성하는 10개 뇌 영역 간의 효과적인 연결성을 평가했습니다. 기본 모드 네트워크. p>

연구원들은 각 환자의 효과적인 연결 패턴이 치매 지표 또는 통제 패턴과 일치하는 정도에 따라 치매 확률 값을 할당했습니다.

그들은 이러한 예측을 영국 바이오뱅크에 저장된 각 환자의 의료 데이터와 비교했습니다. 그 결과, 해당 모델은 공식 진단 전 최대 9년까지 치매 발병을 80% 이상의 정확도로 정확하게 예측한 것으로 나타났습니다. 이후 자원봉사자가 치매에 걸린 경우, 모델은 진단을 받는 데 걸리는 시간을 2년 이내에 예측할 수도 있었습니다.

또한 연구원들은 DMN의 변화가 알려진 치매 위험 요인으로 인해 발생할 수 있는지 여부도 조사했습니다. 그들의 분석에 따르면 알츠하이머병에 대한 유전적 위험은 DMN의 연결성 변화와 밀접하게 연관되어 있으며 이러한 변화가 알츠하이머병에 특유하다는 생각을 뒷받침합니다. 그들은 또한 사회적 고립이 DMN의 연결성에 미치는 영향을 통해 치매 위험을 증가시킬 가능성이 있다는 것을 발견했습니다.

Queen Mary's Wolfson Institute of Population Health의 예방 신경과학 센터 연구팀을 이끌었던 Charles Marshall 교수는 다음과 같이 말했습니다. "미래에 치매로 고통받을 사람을 예측하는 것은 돌이킬 수 없는 손실을 예방할 수 있는 치료법을 개발하는 데 매우 중요합니다. 알츠하이머병을 유발할 수 있는 뇌의 단백질을 식별하는 능력이 향상되고 있지만 많은 사람들이 치매 증상을 일으키지 않고 수십 년 동안 뇌에 이러한 단백질을 갖고 살아갑니다.

"우리가 개발한 뇌 기능 측정을 통해 치매 발병 여부와 시기에 대해 훨씬 더 정확하게 알 수 있게 되어 향후 치료 방법이 도움이 될지 여부를 판단할 수 있기를 바랍니다."

Wolfson Institute for Population Health 산하 예방 신경과학 센터 학술 프로그램의 수석 저자이자 박사후 연구원인 Samuel Ereira는 다음과 같이 덧붙였습니다. "대규모 데이터 세트에 대한 이러한 분석을 사용함으로써 우리는 치매 위험이 높은 사람들을 식별할 수 있으며 또한 다음과 같은 사실을 알아낼 수 있습니다. 어떤 환경적 요인이 이 사람들을 고위험 지역으로 몰아넣었나요.

"치매 및 기타 신경퇴행성 질환 모두에서 환경, 신경생물학, 질병 사이의 관계를 더 잘 이해하기 위해 이러한 기술을 다양한 신경망과 집단에 적용할 수 있는 엄청난 잠재력이 있습니다. FMRI는 비침습적 의료 기술 영상입니다. MRI 스캐너에서 필요한 데이터를 수집하는 데 약 6분이 걸리므로 특히 MRI가 이미 사용되는 경우 기존 진단 경로에 통합될 수 있습니다."

AINOSTICS(신경 장애의 조기 진단을 위한 뇌 영상 기술을 개발하기 위해 선도적인 연구 그룹과 협력하는 AI 회사)의 CEO인 Hojat Azadbakht는 다음과 같이 말했습니다. -치매에 대한 침습적 바이오마커. 퀸 메리 대학교(Queen Mary University) 팀이 발표한 연구에서 그들은 나중에 임상 진단을 받기 최대 9년 전에 알츠하이머병이 발생한 사람들을 식별할 수 있었습니다. 새로운 질병 수정 기술이 환자에게 가장 큰 혜택을 줄 수 있는 것은 증상이 나타나기 전 단계입니다.